[發明專利]一種基于迭代去噪收縮閾值算法的數字全息重構方法

有效

• 申請號: 201610021891.8
• 申請日: 2016-01-13
• 公開（公告）號: CN105629696B
• 公開（公告）日: 2018-04-17
• 發明（設計）人: 劉靜;白彩娟;蔣曉瑜;張國賢;黃開宇
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G03H1/08
• 分類號: G03H1/08
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司61200
• 代理人: 徐文權

技術領域

本發明涉及數字全息技術領域，特別涉及一種基于迭代去噪收縮閾值算法的數字全息重構方法。

背景技術

壓縮感知技術應用于數字全息技術中，和傳統的光學全息術相比，具有以下優點：1)是由于用電子成像器件代替全息干板來記錄全息圖，所需的曝光時間可以很短，而沒有化學銀鹽干版的濕處理過程，可連續記錄運動物體的各個瞬間過程，有利于實現實時在線全息記錄；2)是數字計算得到的再現圖樣可通過計算機進行定量分析。數字再現全息圖得到的是物場的復振幅分布，并可通過計算得到強度和相位分布，易于實現兩個或多個全息圖的相加減、增減背景圖像、疊加圖像[1]等操作，而這些在光學全息中很難做到，由此也顯現了數字全息技術更具實用性；3)將壓縮感知理論與數字全息圖再現相結合，消除了傳統算法對數字全息重構過程中出現的0極像、共軛像干擾[2，3]的問題，對實現計算全息實時性具有重要的意義。

在后續工作中針對稀疏表示中還可以考慮冗余字典上的稀疏分解理論，進一步減少測量值提高重構效果。目前國內外已經有一系列的工作針對基于壓縮感知的數字全息成像問題展開。文獻[4]研究了2種不同變換域對全息圖稀疏化的影響，根據壓縮感知理論直接獲取圖像的壓縮表示，并且利用傅里葉稀疏域下使用正交匹配追蹤(OMP)重構算法能獲得1.5％的壓縮率。文獻[5]將壓縮感知理論與數字全息圖再現相結合提出基于全變差的重構算法，并應用于數字全息圖壓縮感知全息圖重建，消除了傳統算法對數字全息重構過程中會出現0級像、共軛像干擾的問題。文獻[6]將壓縮感知應用在相移全息圖中，通過利用可變密度采樣結構將更多信號積聚在中心位置，很少的信號分布在全息圖的邊緣，利用全變分求解最優值，從而獲得再現像。文獻[7]驗證了壓縮感知技術從低維數據中產生高維圖像的重要性，并且闡明了利用壓縮感知2D全息數據中重構出一幅3D層析圖。文獻[8]詳細闡明了基于全變分的兩步迭代收縮閾值的重構算法，尤其說明了對于病態的問題，相比IST算法，此法對于目標函數求解最優化值有很快的收斂速度。文獻[9]介紹了基于壓縮感知的次曝光同軸全息結構，能夠捕捉微生物的行為動態，相比在線數字全息術，此方法只需要一次曝光特性。文獻[10]主要將壓縮感知技術應用在獲得多個視圖全息投影，并且通過對生成的全息圖二次抽樣重構3D場景。

現有技術中，數字全息圖像重構過程中，收斂速度慢，重構精度低。

參考文獻

[1]T.-C.Poon and P.P.Banerjee,Contemporary Optical Image Processing with MATLAB(Elsevier,2001).

[2]Yair Rivenson and Adrian Stern.”Conditions for practicing Compressive Fresnel holography,”Opt.Lett.36,3365-3367(2010).

[3]V.Mico,J.Garc1a,Z.Zalevsky,and B.Javidi,“Phase-shifting Gabor holography,”Opt.Express 17,1492–1494(2009).

[4]李科,李軍.基于壓縮傳感的全息圖壓縮研究[J].華南師范大學學報,2012,44(4):61-65.

[5]簡獻忠,周海,喬靜遠,李瑩,王佳.基于全變差重構算法的數字全息研究[J].激光技術,

2014,38(2):236-239.

[6]Yair Rivenson,Adrian Sterna and Bahram,Javidi.”Compressive Fresnel Holography,”J.Display Technol,vol.6,NO.10,pp.506-509,Oct.2010.

[7]David J.Brady,Kerkil Choi,Daniel L.Marks,Ryoichi Horisaki and Sehoon Lim.”Compressive Holography,”Opt.Express 17(15),13040-13049.